Python的Dynamic typing有些类似于C语言的指针，在C中，一个变量可以指向任何地址空间，在Python中，一个变量也可以指向任何type的数据对象。变量的指向可以在程序运行过程中变化，这就是我理解的Dynamic typing。

Python是高层次的编程语言，在使用Python的时候，我们要忘掉用C开发时的习惯，不要关注底层细节。不需要关心这个变量占几个字节，不需要考虑这个指针free之后，有没有赋空值，不需要考虑溢出等等。

在Python中，所有的一切都是对象，包括一个小小的变量。先看下面的代码示例：

>>> aa = 1

>>> id(aa)

1469710800

>>> aa = 2

>>> id(aa)

1469710832

id这个builtin函数返回的是变量所指向的地址，当然，这个地址我们看不懂，不过至少我们可以看到，在给aa重新赋值之后，地址变了！

这里就是理解Python Dynamic typing的关键：

给aa重新赋值，不是改变aa的值，而是让aa指向另外一个地址，这个地址含有一个新的值！

Python中变量是类似于C语言的指针的存在

我们还可以这样：

>>>

>>> aa = 1

>>> id(aa)

1469710800

>>> aa = 2

>>> id(aa)

1469710832

>>>

>>> aa = '333'

>>> id(aa)

10637360

让aa指向一个string对象。

再看两个图：

共享引用

改变的值指向，而不是对象值

Python的垃圾回收

Python是使用引用计数方式来进行垃圾收集。

例如上例中当aa重新被赋值'333'时候,由于对象1和2的引用计数从1到0（给aa赋值'333'时候'333'的引用计数加1），所以自动进行了垃圾回收.

但是有个问题是：如果在Python中发生，两个对象互相引用，那么引用计数的方式是否会失效？还是Python本身也可以使用"离开作用域则对象失效"的垃圾收集方式。这确实无法避免(互相引用)，所以有些Python实现使用了"离开作用域则进行变量销毁"的垃圾收集机制。

可变（mutable）对象和不可变（immutable）对象

元组(tuple)、数值型(number)、字符串(string)均为不可变对象；

而字典型(dictionary)，列表型(list)，集合(set)的对象是可变对象。（Python官方对mutable对象的解释是：Mutable objects can change their value but keep their id().）

我的理解：对象是不可变的，即变量指向的那块内存空间的内容不能变；对象是可变的，即变量指向的那块内存空间的内容可以改变。而函数调用，传递的都是变量的指向（ref）。

>>> kk = 5

>>>

>>> def test(pp):

... print(id(pp))

...

>>>

>>> id(kk)

1469710928

>>> test(kk)

1469710928

>>>

变量引用的比较

直接看代码吧：

>>> aa = 1

>>> id(aa)

1469710800

>>> aa = 2

>>> id(aa)

1469710832

>>>

>>> aa = '333'

>>> id(aa)

10637360

>>>

>>> bb = aa

>>> bb == aa

True

>>> bb is aa

True

>>>

>>> import sys

>>> sys.getrefcount(1)

106

>>> sys.getrefcount(2)

76

>>> sys.getrefcount('333')

4

>>> sys.getrefcount(aa)

3

>>> sys.getrefcount(bb)

3

>>>

可以直接使用is来进行比较判断。